| 研究概要 |
1.DempsterーShaferの確率モデルに基づいて多角的な情報を統合するための方法として,トレ-ニング・サンプルの分布から基本確率関数を計算するためのアルゴリズムを考案するとともに,基本確率関数に基づいてパタ-ン(特徴ベクトル)を分類するアルゴリズムを開発した。この分類アルゴリズムでは,DempsterーShaferの確率モデルから分類結果の信頼度が計算でき,従来の分類アルゴリズムに比べより詳細な解析が可能となる。これらのアルゴリズムを用いてLANDSAやMOSー1,SPOTなどの衛星画像の解析を行い,開発した分類アルゴリズムの有効性を実験的に確認した。今後は,開発したアルゴリズムを用いてテクスチャなどの空間的特徴とスペクトル特徴を統合することによって衛星画像解析の信頼度を向上させる研究を行う予定である。
2.統合型画像処理ソフトウェアシステムの基本ソフトウェアとして,24ビット(R,G,B各8ビット)の深さを持つビットマップ・ディスプレイ上で動作するXウィンドウシステムを開発するとともに,Xウィンドウにカラ-画像を表示し,そのヒストグラムやクロスセクション,部分画像の拡大表示などを行うカラ-画像表示・分析プログラムを開発した。これらのソフトウェアによって,平成元年度に購入したワ-クステ-ションおよび平成2年度に購入した画像処理装置による画像解析機能が大幅に向上した。1の分類実験では,これらの装置ソフトウェアを用いて結果の詳細な分析を行い,その利便性を確認した。また,開発したソフトウェアはネットワ-ク等を通じて公表し,希望者に配布する予定である。
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